Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Biến đổi khí hậu được mô phỏng bởi các phiên bản đại dương đầy đủ và lớp trộn của CSIRO Mk3.5 và Mk3.0: Độ nhạy quy mô lớn
Tóm tắt
Mô hình khí quyển-đại dương liên kết CSIRO Mk3.5 bao gồm các nâng cấp đối với các quá trình khí quyển và đại dương nhằm loại bỏ độ sai lệch lạnh của Mk3.0 trước đây. Sự ấm lên toàn cầu trong thế kỷ 21 từ Mk3.5 là 3,1 K theo kịch bản A1B của CMIP3, lớn hơn khoảng 25% so với Mk3.0. Hai phiên bản đại dương lớp trộn của Mk3.5 đã được xây dựng, và chúng cũng có độ nhạy cao hơn Mk3.0. Để làm rõ những sự khác biệt này, một phân tích phản hồi đơn giản đã được mở rộng cho Mk3.5, sử dụng những thay đổi cho CO2 gấp đôi trong mỗi phiên bản mô hình. Phản hồi ròng cho khu vực vĩ độ thấp-trung là yếu tố chính thúc đẩy sự tương phản độ nhạy. Thành phần trời quang luôn lớn hơn trong Mk3.5, cũng như sự gia tăng độ ẩm cụ thể, ngay cả sau khi chuẩn hóa theo sự ấm lên toàn cầu. Lực đẩy mây cung cấp một phản hồi dương nhỏ, mạnh hơn trong các trường hợp có suy giảm lớn hơn ở mây lớp thấp. Phản hồi dương ròng cho khu vực vĩ độ cao lớn hơn trong Mk3.5 liên kết so với Mk3.0, vốn có băng biển Bắc Cực ổn định hơn. Tuy nhiên, một số sự tương phản khác nhau giữa các phiên bản. Như đối với Mk3.0, sự ấm lên bề mặt trong Mk3.5 liên kết bị áp chế hơn so với trường hợp MLO. Trên đại dương, mô hình áp lực tương tự với sự thay đổi trong dòng năng lượng vào bề mặt trong mô hình liên kết. Cũng có một độ dốc của sự ấm lên xích đạo trong khu vực Châu Á-Thái Bình Dương liên quan đến sự thay đổi trong sự hội tụ net của vận chuyển nhiệt bởi các dòng hải lưu. Tác động của mô hình này đối với lượng mưa vùng là tâm điểm của Phần 2 của nghiên cứu.
Từ khóa
#Biến đổi khí hậu #mô hình khí quyển-đại dương #Mk3.5 #phản hồi #độ nhạy #nhiệt độ bề mặt #độ ẩm #mây #hải lưuTài liệu tham khảo
Bitz, C. M., K. M. Shell, P. R. Gent, D. A. Bailey, G. Danabasoglu, K. C. Armour, M. M. Holland, and J. T. Kiehl, 2012: Climate sensitivity of the Community Climate System Model, version 4. J. Climate, 25, 3053–3070.
Boer, G. J., and B. Yu, 2003: Climate sensitivity and response. Climate Dyn. 20, 415–429, DOI 10.1007/s00382-002-0283-3.
Böning, C. W., A. Dispert, M. Visbeck, S. R. Rintoul, and F. U. Schwarzkopf, 2008: The response of the Antarctic circumpolar current to recent climate change. Nature Geoscience, 1, 864–869.
Collins, M., B. B. B. Booth, B. Bhaskaran, G. R. Harris, J. M. Murphy, D. M. H. Sexton, and M. J. Webb, 2011: Climate model errors, feedbacks and forcings: a comparison of perturbed physics and multi-model ensembles. Climate Dyn., 36, 1737–1766.
Colman, R., 2003: A comparison of climate feedbacks in general circulation models. Climate Dyn., 20, 865–873.
CSIRO, and Bureau of Meteorology, 2007: Climate change in Australia. Technical report, CSIRO, Melbourne. avail. www.climatechangeinaustralia.gov.au.
Cubasch, U., G. A. Meehl, G. J. Boer, R. J. Stouffer, M. Dix, A. Noda, C. A. Senior, S. Raper, and K. S. Yap, 2001: Projections of future climate change. Climate Change 2001: The Scientific basis., J. T. Houghton, Y. Ding, D. J. Griggs, M. Noguer, P. J. van der Linden, X. Dai, K. Maskell, and C. A. Johnson, Eds., Cambridge Univ. Press, 525–582.
Dee, D. P., and Coauthors, 2011: The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 137, 553–597.
Gordon, H., S. O’Farrell, M. Collier, M. Dix, L. Rotstayn, E. Kowalczyk, T. Hirst, and I. Watterson, 2010: The CSIRO Mk3.5 Climate Model. Technical Report 21, Centre for Australian Weather and Climate Research, GPO Box 1289, Melbourne, Victoria 3001, Australia. avail. as www.cawcr.gov.au/publications/technicalreports/CTR_021.pdf.
Gordon, H. B., and Coauthors 2002: The CSIRO Mk3 climate system model. Technical Paper 60, CSIRO Division of Atmospheric Research. www.cmar.csiro.au/e-print/open/gordon_2002a.pdf.
Kraus, E. B., and J. Turner, 1967: A one dimensional model of the seasonal thermocline II. the general theory and its consequences. Tellus, 19, 98–106.
Meehl, G., and Coauthors, 2007a: Global climate projections. Climate Change 2007. The Physical Science Basis, S. Solomon, D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K. Averyt, M. Tignor, and H. Miller, Eds., Cambridge University Press, 747–845.
Meehl, G. A., C. Covey, T. Delworth, M. Latif, B. McAvaney, J. F. B. Mitchell, R. J. Stouffer, and K. E. Taylor, 2007b: The WCRP CMIP3 multi-model dataset: A new era in climate change research. Bull. Amer. Meteor. Soc., 88, 1383–1394.
Ohgaito, R., and A. Abe-Ouchi, 2009: The effect of sea surface temperature bias in the PMIP2 AOGCMs on mid-Holocene Asian monsoon enhancement. Climate Dyn., 33, 975–983. DOI 10.1007/s00382-009-0533-8.
Parker, D. E., C. K. Folland, A. Bevan, M. N. Ward, M. Jackson, and K. Maskell, 1995: Marine surface data for analysis of climatic fluctuations on interannual to century timescales. Natural climate variability on decade-to-century time scales, D. G. Martinson, K. Bryan, M. Ghil, M. M. Hall, T. R. Karl, E. S. Sarachik, S. Sorooshian, and L. D. Talley, Eds., National Academy Press, Washington, DC, 241–250.
Randall, D. A., R. A. Wood, S. Bony, R. Colman, T. Fichefet, J. Fyfe, V. Kattsov, A. Pit-man, J. Shukla, J. Srinivasan, R. J. Stouffer, A. Sumi, and K. E. Taylor, 2007: Climate models and their evaluation. Climate Change 2007. The Physical Science Basis, S. Solomon, D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K. Averyt, M. Tignor, and H. Miller, Eds., Cambridge University Press, 589–662.
Rogelj, J., M. Meinshausen, and R. Knutti, 2012: Global warming under old and new scenarios using IPCC climate sensitivity range estimates. Nature Climate Change, 2, 1–6. doi:10.1038/NCLIMATE1385.
Rotstayn, L. D., M. A. Collier, M. R. Dix, Y. Feng, H. B. Gordon, S. P. O’Farrell, I. N. Smith, and J. Syktus, 2010: Improved simulation of Australian climate and ENSO-related rainfall variability in a global climate model with an interactive aerosol treatment. Int. J. Climatol., 30, 1067–1088. doi:10.1002/joc.1952.
Smith, I., 2007: Global climate modelling within CSIRO: 1981 to 2006. Aust. Meteorol. Mag., 56, 153–166.
van Vuuren, D. P., and Coauthors, 2011: The representative concentration pathways: an overview. Climatic Change, 109, 5–31. doi:10.1007/s10584-011-0148-z.
Visbeck, M., J. Marshall, T. Haine, and M. Spall, 1997: Specification of eddy transfer coefficients in coarse resolution ocean circulation models. J. Phys. Oceanogr., 27, 381–402.
Watterson, I. G., 2003: Effects of a dynamic ocean on simulated climate sensitivity to greenhouse gases. Climate Dyn., 21, 197–209. DOI 10.1007/s00382-003-0326-4.
____, 2009: Components of rainfall and temperature anomalies and change associated with modes of the southern hemisphere. Int. J. Climatol., 29, 809–826.
____, 2013: Climate change simulated by full and mixed-layer ocean versions of CSIRO Mk3.5 and Mk3.0: the Asia-Pacific region. Asia-Pacific J. Atmos. Sci. 49, 287–300.
____, and M. R. Dix, 2005: Effective sensitivity and heat capacity in the response of climate models to greenhouse gas and aerosol forcings. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 131, 259–280.
____, and P. H. Whetton, 2011: Distributions of decadal means of temperature and precipitation change under global warming. J. Geophys. Res., 116. D07101, doi:10.1029/2010JD014502.
____, S. P. O’Farrell, and M. R. Dix, 1997: Energy and water transport in climates simulated by a general circulation model that includes dynamic sea ice. J. Geophys. Res., 102, 11027–11037.
____, M. R. Dix, and R. Colman, 1999: A comparison of present and doubled CO2 climates and feedbacks simulated by three general circulation models. J. Geophys. Res., 104, 1943–1956.
Wetherald, R. T., and S. Manabe, 1988: Cloud feedback processes in a general circulation model. J. Atmos. Sci., 45, 1397–1415.
Whetton, P., M. England, S. O’Farrell, I. Watterson, and B. Pittock, 1996: Global comparison of the regional rainfall results of enhanced greenhouse coupled and mixed layer ocean experiments: Implications for climate model scenario development. Climatic Change, 33, 497–519.
Yokohata, T., and Coauthors, 2008: Comparison of equilibrium and transient responses to CO2 increase in eight state-of-the-art climate models. Tellus-A, 60, 946–961. doi:10.1111/j.1600-0870.2008.00345.x.
____, M. J. Webb, M. Collins, K. D. Williams, M. Yoshimori, J. C. Hargreaves, and J. D. Annan, 2010: Structural similarities and differences in climate responses to CO2 increase between two perturbed physics ensembles. J. Climate, 23, 1392–1410. doi:10.1175/2009-JCLI2917.1.